adversarial accuracy | BriefGPT

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批中批：一种新的对初值扰动和样本选择的对抗训练框架
通过 Batch-in-Batch（BB）训练框架，从初始扰动和样本选择策略两方面提高模型鲁棒性，并通过在多个对抗设置上的实验验证了该框架在三个基准数据集上训练的模型在对抗准确性方面的优越性。
PDFa month ago
关于对抗训练和最近邻分类器的研究
在这篇论文中，我们分析了 1 Nearest Neighbor（1NN）分类器的对抗鲁棒性，并将其性能与对抗性训练进行了比较。通过实验证明，在来自 CIFAR10 的 45 个不同二进制图像分类问题上，1NN 在平均对抗准确性方面优于 TR
PDF3 months ago
TextFooler 黑盒对 01 损失符号激活神经网络集成攻击的准确性
01 损失符号激活神经网络对文本对抗攻击具有很高的防御能力，尤其对于 TextFooler 攻击表现出较强的抗性，为创建针对文本对抗攻击的防护模型提供了进一步的开发思路。
PDF5 months ago
ICLR使用 Voronoi-Epsilon 对抗者测量对抗鲁棒性
研究采用 Voronoi-epsilon 对抗者来构建对抗样本，平衡扰动的两个概念，以克服传统对抗准确性定义中准确性和对抗准确性之间的权衡，并证明在此对抗者上，最近邻分类器是对抗性最强的分类器之一。
PDF4 years ago
CVPR具有可迁移性对抗样本的有效对抗训练
该研究论文介绍了新型对抗训练方法 ATTA，利用同一训练进程中相邻时期的模型具有高可转移性的特点，通过积累对抗扰动来增强训练模型的鲁棒性，并显著提高训练效率。相较于最先进的对抗训练方法，ATTA 在 CIFAR10 数据集上能提高 7.2%
PDF5 years ago
IJCAI利用对抗训练模型中的潜在层漏洞
本研究通过对鲁棒性模型的分析，发现相对于输入层抗攻击性较强的特征层是高度容易受到小幅度形变攻击的。在此基础上，我们提出了一种名为 LAT 的新技术，通过对已经进行对抗性训练的模型进行微调，以保证其特征层的鲁棒性。研究表明此方法对 MNIST
PDF5 years ago